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Agente na tabulação de pesquisas de clima

Para fazer análises em uma pesquisa de clima, por exemplo, seria indicada a criação de um agente específico ou seria uma outra solução dentro do Chat GPT?

Faço a mesma pergunta para análise de Turnover.

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Oi Barbara! Tudo bem?

Te respondi em um outro tópico, mas vou comentar aqui também.

Para analisar pesquisas de clima e turnover, a criação de um agente específico pode ser uma abordagem interessante, mas não é a única solução. O uso de um agente GPT pode ser muito eficaz, principalmente se você definir regras e critérios claros que orientem o agente a focar nos aspectos mais relevantes dessas análises.

Para pesquisas de clima, um agente pode ser programado para identificar padrões e insights a partir das respostas dos colaboradores, ajudando a identificar áreas de melhoria ou pontos fortes na cultura organizacional. No caso do turnover, o agente pode analisar dados históricos para prever tendências e sugerir estratégias para retenção de talentos.

No entanto, é importante lembrar que a eficácia do agente dependerá da qualidade dos dados e das regras que você definir. Por exemplo, se você quer que o agente identifique causas de insatisfação no ambiente de trabalho, ele precisa ter acesso a dados que reflitam essas questões e ser treinado para reconhecê-las.

Além disso, o ChatGPT pode ser usado como uma ferramenta complementar, ajudando a estruturar o treinamento do agente e sugerindo cenários de teste para garantir que ele seja capaz de fornecer análises úteis e precisas.

Espero ter ajudado. Conte com o apoio do fórum :)

Abraços e bons estudos!

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